Des modèles naïfs aux modèles dynamiques : une comparaison systématique. 49

Parmi les relations entre travail et santé identifiées grâce aux modèles statiques, combien demeurent valides lorsqu’on passe aux modèles dynamiques ? Pour répondre à cette question, il faut définir un mode de comparaison entre liaisons statiques et dynamiques.

Une typologie des coefficients des modèles dynamiques

Soit par exemple une caractéristique du travail associée positivement à une pathologie dans le modèle naïf expliquant une pathologie donnée (odds ratio > 1 au seuil de 10 % dans le modèle naïf MN). On dira que le modèle dynamique est « cohérent » avec le modèle naïf en ce qui concerne cette pathologie et cette caractéristique du travail si (simultanément) :

• l’apparition de cette contrainte (‘non-oui’), si elle est significative, contribue à accroître la probabilité de la pathologie ;

• de même pour le maintien de cette contrainte (‘oui-oui’) ;

• la disparition de la contrainte (‘oui-non’), si elle est significative, réduit la probabilité de pathologie ;

• et l’un de ces odds ratios (‘non-oui’, ‘oui-oui’, ‘oui-non’) est significatif. Au contraire on dira que les deux modèles sont incohérents si :

• l’apparition ou le maintien de la contrainte réduisent significativement la probabilité de pathologie ;

• ou la disparition de la contrainte accroît significativement la probabilité de pathologie.

Enfin les deux modèles seront considérés comme compatibles s’ils ne sont ni cohérents, ni incohérents34. Ce critère est modifié de façon adéquate dans le cas où l’odds ratio du modèle naïf est inférieur à l’unité.

34 En termes mathématiques la cohérence se définit par :

• (MN>1) implique [(Si « non-oui » significatif, alors « non-oui » >1) ET (Si « oui-oui » significatif, alors « oui-oui » >1) ET (Si « oui-non » significatif, alors « oui-non » <1) ].

ET

• (MN<1) implique [(Si « non-oui » significatif, alors « non-oui » <1) ET (Si « oui-oui » significatif, alors « oui-oui » <1) ET (Si « oui-non » significatif, alors « oui-non » >1) ].

Le tableau 9 présente une synthèse de cette comparaison systématique entre les modèles naïfs et dynamiques. Le premier message est clair : sur 269 liaisons significatives dans les modèles naïfs, 139 (51 %) sont cohérentes avec le modèle dynamique, 112 (42 %) sont compatibles, et seulement 18 (7 %) sont incohérentes. Autrement dit, unemoitié des liaisons identifiées dans les modèles naïfs est confirmée par les modèles dynamiques, une autre (petite) moitié n’est ni confirmée ni infirmée, et une petite minorité semble infirmée.

Encore faut-il préciser que ces 7 % d’incohérences sont le plus souvent des incohérences internes aux modèles dynamiques eux-mêmes. Prenons l’exemple des postures pénibles, pour lesquelles trois incohérences sont observées. Dans deux de ces trois cas, c’est le modèle dynamique qui apparaît incohérent, puisque aussi bien l’apparition que la disparition de la contrainte (ainsi que sa permanence) accroissent significativement la probabilité de l’infra-pathologie (en l’occurrence, les « soucis qui empêchent de dormir » et les troubles du sommeil). De même, le modèle expliquant les troubles musculo-squelettiques du genou par le fait de devoir « souvent se dépêcher » affiche un odds ratio de 1,4 pour l’apparition de la contrainte, mais aussi de 1,2 pour sa disparition, les deux étant significatifs au seuil de 5 % : il est alors contradictoire, selon les critères ci-dessus définis, avec le modèle naïf (odds ratio de 1,2), mais la contradiction est en fait interne au modèle dynamique lui-même : on peut quand même penser que l’indication donnée par le modèle naïf, selon laquelle la pression temporelle accroît la probabilité d’occurrence de troubles musculo-squelettiques du genou, est correcte. Au total 13 des 18 incohérences relèvent de ce type de cas, ce qui réduit à 5 (soit 2 %) le nombre de cas où l’on peut réellement considérer que le modèle dynamique vient infirmer le modèle naïf (Cf. Tableau 11).

L’incohérence :

• (MN>1) implique [(Si « non-oui » significatif, alors « non-oui » <1) OU (Si « oui-oui » significatif, alors « oui-oui » <1) OU (Si « oui-non » significatif, alors « oui-non » >1) ].

ET

• (MN<1) implique [(Si « non-oui » significatif, alors « non-oui » >1) OU (Si « oui-oui » significatif, alors « oui-oui » >1) OU (Si « oui-non » significatif, alors « oui-non » <1) ].

Tableau 11 Cohérence entre modèles naïfs et dynamiques

Contraintes Cohérences Compatibles Incohérences Total

Agents infectieux 3 5 1 9 Assis 5 3 1 9 Attention continue 1 3 4 Autonomie 9 4 13 Bruit 4 4 Chaleur 1 1 1 3 Deplacements rapides 3 4 7 Détails 1 9 10

Efforts sur machines 5 2 7

En alternance 1 1 2

En équilibre 7 7

Exigences des clients 2 2 4

Froid 1 2 1 4

Gestes précis 3 3 6

Heures des repas irrégulières 8 2 10

Heures supplémentaires 3 7 10

Horaires tardifs 4 2 6

Intempéries 2 2 4

Interruptions 4 1 5

Moyens disponibles 11 7 1 19

Plusieurs choses à la fois 2 5 1 8

Port de charges lourdes 5 2 1 8

Posture pénible 8 7 3 18 Poussières 4 7 11 Produits chimiques 1 1 Rémunération à l'objectif 4 3 7 Rémunération au rendement 2 2 2 6 Se dépêcher 12 6 1 19 Sem. de + de 48h 2 3 5 Travail instructif 8 4 12

Travail répétitif sous contrainte de temps 5 4 1 10

Travail varié 6 4 2 12

Travail week-end 3 3 6

Vibrations 1 2 3

Total 139 112 18 269

Source : ESTEV 1990 et 1995

Aide à la lecture : Sur 9 coefficients significatifs (au seuil de 10 %) concernant les agents infectieux dans les modèles naïfs, 3 sont cohérents avec les modèles complets correspondants, 5 sont compatibles et 1 est incohérent.

Qu’en est-il des 112 cas de « compatibilité » ? Il s’agit des cas où le modèle naïf indique un effet significatif de la contrainte sur le pathologie, mais où aucun coefficient significatif n’apparaît dans le modèle dynamique. On peut donc alors dire que le modèle naïf surestimait l’impact de la contrainte. On observe que le plus souvent, le coefficient de la variable « oui-oui » (qui indique l’impact de la permanence de la contrainte aux deux enquêtes), bien que non significatif, donne la

même indication que le modèle naïf : dans 80% des cas les deux odds ratios sont du même côté de l’unité35.

Au final, il semble que la prise en considération des seuls modèles naïfs n’aboutisse pas à de gros contresens : ce n’est que dans un nombre négligeable de cas que le modèle dynamique contredit franchement ce que suggère le modèle statique. En revanche les modèles naïfs fournissent souvent des résultats quelque peu « forcés », puisque leur significativité disparaît dans les modèles dynamiques.

Performance des modèles dynamiques

En outre le degré de pertinence des modèles statiques dépend très fortement du type de pathologie étudiée. On a construit un indicateur de « performance » des modèles, en attribuant à chaque coefficient la valeur 3 s’il est significatif au seuil de 1 %, 2 au seuil de 5 %, 1 au seuil de 10 % et 0 s’il n’est pas significatif au seuil de 10 %, et en sommant ces valeurs pour les coefficients de chaque modèle (Cf. tableau 12, où les (infra) pathologies sont classées en fonction du nombre d’odds ratios significatifs qu’elles obtiennent dans les modèles naïfs). Plus un modèle comporte d’odds ratios significatifs, et plus cette significativité est forte, plus ce modèle sera considéré comme performant pour expliquer la pathologie considérée.

Ce tableau livre plusieurs indications intéressantes. D’abord la « performance » des modèles naïfs apparaît assez proche de celle des modèles dynamiques pour des infra-pathologies (nervosité, prise de somnifères, troubles du sommeil…) ou pour des problèmes ou pathologies ostéo-articulaires ainsi que pour les traumatismes, voire même les troubles mentaux. Ces troubles de la santé sont directement liés à des expositions actuelles dans le travail, et ce diagnostic des modèles naïfs n’est en général pas infirmé par des modèles plus sophistiqués.

En revanche, bien entendu, pour les pathologies plus lourdes qui peuvent résulter surtout d’effets différés des expositions aux risques (maladies des systèmes respiratoire, circulatoire ou génital, maladies du sang, cancers…), le pouvoir explicatif des modèles naïfs est très faible. Les modèles dynamiques, eux, sont aussi performants pour ces maladies lourdes que pour les infra-pathologies ou les TMS, ce qui confirme leur beaucoup plus grande pertinence pour évaluer en toute généralité les effets des conditions de travail sur la santé.

35 Autrement dit si le coefficient est supérieur (respectivement inférieur) à 1 dans le modèle naïf il l’est aussi dans le modèle dynamique. On note également que dans 75 % des cas le coefficient de la variable « non-oui » est du même côté de l’unité que celui de la variable « oui-oui ».

Tableau 12 Performances relatives des modèles selon les pathologies (performances calculées uniquement sur les odds ratios associés

aux expositions)

Naïf Complet rétrospectif dynamique longitudinal

statique Nervosité 48 41 47 30 9 Soucis 35 36 37 24 10 Fatigue 34 34 37 25 6 Troubles du sommeil 34 34 35 22 8 Douleurs 33 26 32 34 16 Mauvaise santé 31 24 31 28 8 Problème cervicales 31 18 28 20 10 Problème épaule-bras 27 19 23 24 12 Troubles mentaux 26 24 29 34 18

Maladie syst. ostéo-art. 26 18 28 29 7

Problème de dos 24 15 22 26 9

Problème de hanche 24 13 20 17 8

Somnifères 22 16 21 17 4

Problème poignet- main 20 11 13 19 8

Maladie de l’oeil 18 17 21 28 12

Problème genou-jambe 17 14 14 20 4

Maladie syst. digestif 16 8 11 10 6

Traumatismes 13 12 15 17 11

Autre maladies 12 11 16 18 4

Maladie syst. cardiaque

circulatoire ^{12 12} 10 ^{18 8}

Maladie syst. endocr. 12 11 15 20 5

Maladie infectieuses 11 10 10 17 5

Maladie syst. ORL 11 8 15 21 7

Maladie syst. respir. 10 10 8 11 7

Maladie du sang 9 10 9 30 11

Maladie syst.

génito-urinaire ^{8 6} 9 ^{13 9}

Maladie syst. nerveux 7 7 12 17 12

Maladie cutanée 4 2 8 20 12

Autres cancers 4 4 8 11 2

Source : ESTEV 1990 et 1995

Aide à la lecture : dans le modèle naïf concernant la nervosité, la somme pondérée des significativités vaut 48 (significativité : 3 pour un coefficient significatif à 1%, 2 pour 5%, 1 pour 10%). Pour les modèles naïfs, complets et longitudinaux statiques, l’indicateur de performance est construit selon cette formule. Pour les modèles rétrospectifs (dans les cas où deux coefficients sont donnés pour une même exposition : exposition actuelle courte et actuelle longue) et les modèles dynamiques, une exposition a été notée 3 lorsque l’un des coefficients associés est significatif à 1%, 2 quand l’un des coefficientsau moins est significatif à 5%, etc. …

Un autre résultat intéressant concerne les performances relatives des modèles dynamique et « longitudinal statique » (ou « standard »). Les deux familles de modèles partagent cette propriété d’être également pertinents pour tous les types de pathologies étudiées, à la différence des modèles naïfs. En revanche le modèle standard apparaît plus pauvre en pouvoir explicatif, les

indicateurs de performance ici calculés étant systématiquement inférieurs à ceux du modèle dynamique (Tableaux 12 et 13). Ce n’est pas surprenant, d’une part parce que le modèle dynamique fait intervenir trois odds-ratios là où le modèle standard n’en comporte qu’un, et d’autre part parce que comme nous l’avons vu, le modèle standard tend structurellement à sous-évaluer l’impact des expositions sur la santé.

Comme nous l’avions prévu, l’écart de performance entre modèles dynamique et standard apparaît surtout pour les (infra-)pathologies les plus réversibles, qui résultent plutôt d’effets à court terme des expositions. Hormis le cas (rare) des maladies du sang, la différence entre la 4ème et la 5ème colonne du tableau 12 tend à se réduire nettement dans le bas du tableau. Autrement dit encore, le modèle standard est nettement sous-performant par rapport au modèle dynamique essentiellement dans le cas des problèmes psychiques, qu’il s’agisse de souffrance psychique ressentie ou de troubles mentaux diagnostiqués, et des problèmes péri-articulaires, qu’il s’agisse de douleurs déclarées ou de troubles musculo-squelettiques diagnostiqués.

Tableau 13 Tests des paires concordantes et discordantes

Moyenne de paires

Concordantes Discordantes Liées

Naïfs 62,7 % 35,0 % 2,3 % Complets 70,0 % 28,5 % 1,5 % Rétrospectifs 71,1 % 27,5 % 1,4 % Standards 65,3 % 32,3 % 2,5 % Modèles Dynamiques 70,1 % 28,1 % 1,8 % Source : ESTEV 1990 et 1995

Note de lecture : Les modèles naïfs obtiennent en moyenne 62,7 % de paires concordantes, contre 70,1% pour les modèles dynamiques. Le nombre de paires concordantes est un indicateur du pouvoir explicatif du modèle.

C

ONCLUSION

L’exercice a consisté à comparer systématiquement les performances des modèles dits « naïfs », expliquant la prévalence des troubles de santé par les seules caractéristiques actuelles du travail des salariés, avec des modèles plus rigoureux au plan théorique, incluant un historique de certaines expositions professionnelles passées (modèles statiques rétrospectifs), ou étudiant non plus la prévalence mais l’incidence des troubles en fonction soit de l’exposition à la date initiale (modèles longitudinaux standards), soit de l’évolution de l’exposition (modèles dynamiques).

Le premier résultat concerne le faible impact de la prise en compte des facteurs de confusion comme la consommation d’alcool et de tabac, les modes de vie des personnes ou leur historique médical : les corrélations entre la santé et les conditions actuelles de travail mises en évidence par les modèles naïfs n’en sont pratiquement pas modifiées. Cela ne signifie bien sûr pas que ces facteurs sont sans effets sur la santé des personnes – bien au contraire, l’analyse montre les effets importants de certains de ces facteurs – mais que les effets des facteurs professionnels et des facteurs personnels jouent de façon largement indépendante. Autrement dit, la non-prise en compte des facteurs personnels ne biaise pratiquement pas l’évaluation des liens entre expositions et santé, du moins sur l’échantillon ici étudié.

Le deuxième résultat concerne la prise en compte de l’historique des expositions aux risques professionnels. Là encore, la plupart du temps, elle n’invalide pas les enseignements des modèles naïfs sur les liens entre travail et santé, et la grande majorité (plus de 8 sur 10) des liens significatifs dans les modèles naïfs le demeurent dans les modèles rétrospectifs ; en revanche ces derniers apparaissent plus performants, et près du tiers des liaisons significatives qu’ils permettent d’identifier n’apparaissaient pas dans les modèles naïfs.

Un troisième résultat concerne la comparaison entre modèles naïfs et modèles longitudinaux. Si - comme on pouvait s’y attendre - les modèles naïfs ne sont d’aucune utilité pour rendre compte des effets différés des expositions professionnelles sur la santé en ce qui concerne les pathologies lourdes (maladies du système respiratoire, nerveux, génito-urinaire, cancers…), en revanche leurs indications ne sont pas démenties – et sont mêmes le plus souvent confirmées - par l’analyse dynamique pour ce qui concerne les infra-pathologies, les troubles psychiques et musculo-squelettiques. Autrement dit il n’apparaît pas abusif d’interpréter en termes de causalité des corrélations statiques observées entre certains risques professionnels (notamment les risques liés à l’organisation du travail) et certaines (infra)pathologies, tout en faisant preuve d’une nécessaire prudence dûe au fait que certaines de ces corrélations peuvent

perdre leur significativité (surtout si celle-ci n’est pas très marquée) dans des modèles mieux spécifiés.

Le quatrième résultat concerne les mérites respectifs des modèles « standard » et « dynamiques » 36. Pour ce qui concerne les (infra) pathologies liées au stress (troubles psychiques ou musculo-squelettiques), les modèles standard semblent sous-performants, dans la mesure où ils sous-estiment nettement l’impact des expositions sur les troubles de santé. Leur utilisation exclusive risque donc d’occulter les conséquences de court terme des conditions et de l’organisation du travail sur la santé des personnes. L’explication tient probablement à la plus grande réversibilité des troubles en cas de disparition de l’exposition, phénomène que le modèle standard tend à confondre avec une corrélation négative entre l’exposition et le trouble.

36 Rappelons que l’incidence d’un trouble de santé entre deux dates est expliquée dans les premiers modèles par l’exposition à la date initiale, dans les seconds par l’évolution de l’exposition entre les deux dates.

T

ABLES DES ILLUSTRATIONS

Les tableaux

Tableau 1 Pathologies diagnostiquées par les médecins en 1995...20

Tableau 2 Infra-pathologies signalées par les salariés en 1995...20

Tableau 3 Statut des individus en 1995...21

Tableau 4 Structure de l’échantillon en termes d’âge et de sexe...21

Tableau 5 Comparaison du nombre d’expositions actuelles ayant un effet significatif dans un modèle (en ligne) par rapport à un modèle de référence (colonne)...29

Tableau 6 Liste des effets de sélection ex-ante et ex-post observés...38

Tableau 7 L’impact des expositions sur la santé dans les modèles rétrospectifs...39

Tableau 8 Cohérence des modèles naïfs et rétrospectifs (expositions actuelles)...41

Tableau 9 Comparaison des effets des expositions actuelles et passées sur la santé dans les modèles rétrospectifs...42

Tableau 10 Modèles dynamiques...48

Tableau 11 Cohérence entre modèles naïfs et dynamiques...51

Tableau 12 Performances relatives des modèles selon les pathologies (performances calculées uniquement sur les odds ratios associés aux expositions)... Erreur! Signet non défini. Tableau 13 Tests des paires concordantes et discordantes...54

Les graphiques

Graphique 1 Les expositions dans les modèles naïfs et complets...30

Graphique 2 Système ostéoarticulaire et musculaire (modèles naïf/complet)...31

Graphique 3 Les expositions dans les modèles naïfs et rétrospectifs...34

Graphique 4 Système ostéoarticulaire et musculaire (modèles naïf/rétrospectif)...36

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